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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利磁共振成像失真校正的图像重建方法及磁共振成像系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119313770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411844997.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权磁共振成像失真校正的图像重建方法及磁共振成像系统是由陈智峰;张鞠成;樊友启;徐中标;夏灵;褚永华;王志康设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本磁共振成像失真校正的图像重建方法及磁共振成像系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种磁共振成像失真校正的图像重建方法及磁共振成像系统，包括以下步骤：1）通过EPI快速成像序列采集磁共振降采样k空间数据；2）获取B0场图；3）将降采样k空间数据和所述B0场图的信息输入人工神经网络进行磁共振图像重建，所述人工神经网络为多个串联的卷积神经网络或Transformer神经网络，通过神经网络更新中间值，从而利用共轭梯度原理循环迭代直至最终收敛，人工神经网络的训练过程则由所述中间值来更新损失函数，以此来迭代更新神经网络参数θ，直到训练收敛，输出重建得到的失真校正的磁共振图像。本发明利用递归神经网络进行EPI图像重建，以提高磁共振成像信噪比和EPI重建的准确性。

本发明授权磁共振成像失真校正的图像重建方法及磁共振成像系统在权利要求书中公布了：1.一种磁共振成像失真校正的图像重建方法，其特征在于：包括以下步骤：1）通过EPI快速成像序列采集磁共振降采样k空间数据；2）获取B0场图；3）将降采样k空间数据和所述B0场图的信息输入人工神经网络进行磁共振图像重建，所述人工神经网络为多个串联的卷积神经网络或Transformer神经网络，所述k空间数据在进入人工神经网络之后遵循共轭梯度算法的原则，通过神经网络更新中间值，从而利用共轭梯度原理循环迭代直至最终收敛，人工神经网络的训练过程则由所述中间值来更新损失函数，以此来迭代更新神经网络参数θ，直到训练收敛，输出重建得到的失真校正的磁共振图像；B0场图计算步骤如下：a）获取两组不同回波时间TE的低分辨率图像：选择两个不同的回波时间TE1和TE2，其中TE2比TE1长，获取两组相位图；b）通过两组图像的相位差计算得到局部磁场偏移， ；所述和分别是TE1和TE2时刻的相位值；c）转换为频率偏移图：，其中是TE1和TE2之间的时间差；d）转换为B0场图，获得低分辨率B0场图：，其中是质子的回旋比，；利用神经隐式表示，将步骤d）获得的低分辨率B0场图转换为高分辨率B0场图。

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